研究テーマ
テーマ：VR型ドライブシ
ミュレータの設計
担当：柏瀬 悠輔（学部4年）
概要：
本研究では，VR型のドライブシミュ
レータの作成を目的とする．VR技術を利用することで，実際の運転ではなく，シミュレーション環境によ
る現実に近い形での実験を可能にする．これまでの研究においてゲーム開発エンジンであるUnityを利
用して，パソコン上で稼働可能なドライビングゲームの作成を行なった．本研究では，それに対してゲーム
用のドライビングコントローラに対応させ，さらに，VR 装置への拡張を行なった．
テーマ：Deep
learningによる眼底画像診断に関する研究
担当：島野 郁人（学部4年）
概要：
本研究では診断が難しい場合が存在する
緑内障診断について画像認識を扱い，どれほどの精度で認識できるかを検証する．本研究では画像k解析を
するツールとしてwekaを扱い，
wekaに含まれているディープラーニングのアルゴリズムを幅広くサポートしたフレームワークであるdeep
learning4jを利用する．weka内のdeep
learning4jは，全体で10個のネットワークがあり，全部実行した結果，5種類のものが実行可能であった．本研究では，実行ができた5種類の中で
も有名なアーキテクチャでありかつ数値として比較をしやすかった3種類のネットワークで比較をしてい
く．
テーマ：ピッチングにおけ
る心的状態の解析に関する研究
担当：高橋 慎（学部4年）
概要：
本研究では，ピッチング時における心的
状態の解析を実施した．これまでの研究では，簡易的な脳波センサを利用して，投球中の集中度やリラック
ス度の計測を行なった．その結果，ダーツにおける研究報告と同様に，投球直前に集中度が一定化する現象
を確認することができた．また，ダーツにおける研究で，心拍のリズムに合わせて投球すると効果的である
といった報告がされており，本研究においても，スマートウィッチの心拍センサを利用して，ボールを離す
タイミングと心拍のリズムが合うように投球し，投球の質である球速と回転数にどのような影響があるのか
を実験した．
テーマ：深層強化学習によ
るライントレース制御に関する研究
担当： 武田 翔太（学部4年）
概要：
本研究では，深層強化学習を利用したラ
イントレース制御について扱う．ライントレース制御ではセンサによりラインの位置を認識し，どの程度，
左右にずれている場合に，どの程度の速度で回転すれば，スムーズにラインをトレースできるかが問題とな
る．ライントレースに強化学習を適用する場合には，予めずれの大きさによって状態を分類しておく必要が
ある．それに対して，深層強化学習では，予め状態を分類しておく必要はなく，ニューラルネットワークの
学習によって，自動的に状態が認識され，最適な行動が選択される．これまでの研究において，深層学習教
材にしたがってシミュレータ上での実験を行なったが，学習がうまくいかず，コースを周回し続けられる学
習モデルの作成はできなかった．本研究ではコースを周回し続けることが可能な学習モデルの訓練方法につ
いて検証を行った．
テーマ：脳波を利用したハ
ンドロボット制御に関する研究
担当：橋本 昂典（学部4年）
概要：
事故などで手を無くすなどの障害を得る
と，生活に大変な不自由を強いられることになる．手を無くすという事象は，産業や車などの高速に移動で
きる手段が発達した現代社会において誰にでも起こりうることだと考えられるが，元の腕と同等の動きがで
きる義手は開発されていないため，義手に関する技術のさらなる発展が必要である．切断された部位を補う
ために筋電義手を用いる手段があるが，その場合は身体の欠損部位が大きいほど，機械が補う部位が大きく
なり，行える操作が制限されると考えられる．また，重度の麻痺患者が外骨格を用いる場合，筋肉が動かな
いため，筋電を用いて手の部位を操作することができない．脳波を用いて義手などを操作する
BMI（Brain-machine
interface）の手法を用いることが考えられる．脳波とは，脳の神経細胞の活動により発せられる電位変動のことで，睡眠の有無などを確かめられ
る．BMIとは脳と機械を繋ぐ技術（プログラムや機器など）の総称である．これまでの研究ではハンドロ
ボットのプログラムの開発を行った．本研究では，簡易脳波計を用いて実際に指を動かした際の脳波を計
測，分類し，どの程度の精度で判別できるのかを明らかにする．
テーマ：バッティングにお
ける心的状態の解析に関する研究
担当：吉田 崇希（学部4年）
概要：
本研究では，これまでにバッティング時
における心的状態の解析として，脳波センサを利用して集中やリラックスの状態の計測を行なった．その結
果，
打つ前から集中度やリラックス度が一定化するということがわかり，過去に行われたバスケットボールのフリースローやダーツの研究と同様であるということが
分かった．また，ダーツにおける研究で，心拍のリズムに合わせて投球すると効果的であるといった報告が
なされていおり，本研究においても，スマートウィッチの心拍センサを利用して，心拍のリズムがスイング
の質（スイング速度等）にどのような影響があるかを実験した．
テーマ：筋電センサを利用
したハンドロボット制御に関する研究
担当：BALGHUNAIM MOHAMMED（学部4年）
概要：
本研究では，筋電センサを利用してハン
ドロボット制御を行う．利用者は筋電センサを装着して，手を握ったり，指を動かしたりすることで，ハン
ドロボットを制御する．本研究では，筋電センサとしてAdvancer Technologies
社製の MyoWare 筋電センサを利用し，ハンドロボットには，Hiwonder 社製の
uHandPi
を利用する．筋電センサによって収集されたデータを機械学習の手法を利用して分類することで，ハンドロボットを制御する．本研究では，筋電センサを利用し
て，グー, チョキ,
パーの形にした時のデータを収集し，機械学習（ランムフォレスト）を利用して，分類モデルの生成を行った．そして，生成された分類モデルを利用して，利用
者の手の形を判断し，ロボットハンドを同じ手の状態にするといった制御を行った．
テーマ：視線計測センサを
利用した視線誘導評価に関する研究
担当：Yeoh Chun Hoe（学部4年）
概要：
本研究は視線計測センサの応用に関する
研究である．これまでの研究において，ドビー・テクノロジー社製のTobiiアイトラッカー5を利用
し，視線計測に関するプログラムの作成を行なった．本研究では，視線誘導に着目しその評価実験を行なっ
た．人が視線を動かすときには，無意識的に行われるパターンがいくつか存在している．縦書き·横書き·
紙媒体·ネット媒体に限らず，基本的にはユーザーの視線は上から下に移動する．その他，大きいものから
小さいものへ移動する習性，無意識的に形が同じ画像や，同じ色に視線を動かす習性，キャラクターの目線
に沿って移動する習性など，人の視線が無意識的に移動するパターンは想像より多く存在している．本研究
では，様々な図形パターンや画像を準備し，視線計測センサを利用して，それぞれの視線誘導の評価を実施
することが本研究の目的である．
テーマ：ドライビングシ
ミュレータにおける生体反応解析
担当：CHEN XINGHE（学部4年）
概要：
実際の自動車のドライビングに実験は，
危険を伴い場合もあるため，実際の運転ではなくドライビングシミュレータによる実験が検討さる場合があ
る．しかし，実際の運転とは明らかに異なるため，実験結果の検証が必要不可欠である．本研究では，ドラ
イビングシミュレータによる実験の正当性の評価を目的とする．
これまでの研究において，ドライビングシミュレーターとしてCity Car
Drivingという運転ソフトを選択した．本研究では，そのシミュレータを利用して，脳波による集中度とリラックス度の解析を実施した．その際に，予め
決まったテストコースを準備し，評価実験を実施した．
テーマ：レゴロボットによ
るAI教材の改良
担当：尾崎 一輝（学部4年）
概要：
これまでの研究では，レゴロボットを利
用したAI教材の検証行った．ロボットのライントレース制御において，機械学習を利用して，周回を重ね
るごとに，理想的な経路になっていくというものであるが，実際には，何回目かに理想的な経路になること
はあるが，周回を重ねても逆に，悪くなってしまうケースが多く見られ，多くの場合，４周まで周回させる
ことができなかった．本研究ではプログラムを改良し，ロボットによるライントレース制御を完成させるこ
とを目標とした．